作者：郭耀华最近几天在研究排序算法，看了很多博客，发现网上有的文章中对排序算法解释的并不是很透彻，而且有很多代码都是错误的，例如有的文章中在“桶排序”算法中对每个桶进行排序直接使用了Collection.sort()函数，这样虽然能达到效果，但对于算法研究来讲是不可以的。所以我根据这几天看的文章，整理了一个较为完整的排序算法总结，本文中的所有算法均有JAVA实现，经本人调试无误后才发出，如有错误，
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2024-07-27 11:35:36
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# Python图片特征值提取与应用
随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理已成为一个重要的研究领域。图像的特征值提取是该领域的一个关键技术，它广泛应用于计算机视觉、图像检索以及人脸识别等场景。本文将介绍如何使用Python提取图片特征值，并提供相应的代码示例。最后，我们还将展示一个简单的类图和流程图，以帮助理解整个过程。
## 图片特征值的概念
在计算机视觉中，特征值是对图像的关键点、边
目录1. 前言2. 定位3. 图像分割4. 轮廓查找5. 寻找四边形6. 单应变换7. 解码1. 前言Apriltag 作为一种视觉定位标志符，类似于二维码或者条形码。需要一种特定的算法来实现高精度、高鲁棒性的定位；需要一套独特的编解码系统来做唯一识别。2. 定位定位这个事，挺麻烦的。条条大路通罗马，apriltag 实验室从 2011 年到至今，搞了 3 个定位版本出来，其中修修补补的小事更加多
一、特征点（角点）匹配 图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。 角点匹配可以分为以下四个步骤： 1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。 2、提取描述子：对于检测出的角点，
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2023-11-14 02:38:12
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1. 矩的概念图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。设X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(x−c)k]称为X关于c点的k阶矩。比较重要的有
iOS 图片判断特征值
在iOS开发中，对于图片的特征值判断是一项非常重要的任务。不过，在解决这个问题之前，我们得先搭建一个合适的环境，并确保我们有清晰的部署架构和安装过程。接下来，咱们一步一步来梳理这个过程。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保你的开发环境符合以下系统要求：
| 操作系统版本 | 最低要求 |
|--------------|-----------
OpenCV——图像角点检测应用记录图像特征Harris角点检测Shi-Tomasi 角点检测SIFT (尺度不变特征变换)原理SURF (加速鲁棒性特征)原理FAST角点检测BRIEF 特征描述子 图像特征Harris角点检测Harris Corner Detection: https://docs.opencv.org/master/dc/d0d/tutorial_py_features_h
SPAN {
font-family: "Courier New";
font-size: 10pt;
color: #000000;
background: #FFFFFF;
}
.L1S31 {
font-style: italic;
color: #808080;
}
.L1S32 {
color: #3399FF;
}
.L1S33 {
co
原创
2009-07-08 17:09:26
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你看到的网页内容已被人动了手脚——用Ettercap实施中间人攻击，
人攻击可能是最受黑客喜欢的一种攻击手段了，如果黑客可以将自己置于两个系统（通常是客户端和服务器）之间，他们就可以控制两个系统之间的通信了。这样，他们就可以窃听通信，删除通信，注入恶意软件甚至改变通信（有没有想过给你发送的电子邮件内容被动过手脚）。本文，我将向大家介绍，黑客是如何使用一个Ettercap工具进行攻击的，Ett
理论类别非类别包含单词的文档数AB不包含单词的文档数CD卡方特征提取主要度量类别 和 单词之间的依赖关系。计算公式如下其中N是文档总数，A是包含单词且属于的文档数，B是包含单词但不属的文档数，C是不包含单词但属于的文档数，D是不包含单词且不属于的文档数。值得注意的是最终单词的CHI值计算公式如下，其中表示属于类别 的文档在所有文档中出现的概率，k为总的类别数代码下面以二分类为例介绍一段python
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2023-11-10 11:42:55
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在数字图像处理和计算机视觉领域，利用图片特征值进行匹配已成为一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何在Java中实现这一功能。我们将从背景描述开始，逐步解析技术原理、架构设计、源码分析，并结合应用场景和案例分析，对整个过程进行全面的复盘记录。
## 背景描述
图像匹配不仅在特征识别、自动驾驶等领域应用广泛，而且在图像检索、虚拟现实等新兴技术中也展现出巨大潜力。自20世纪末以来，随着计算能力的提升
首先，只是基于对算法的主要是想的介绍和理解，对于涉及到的PCA以及直方图比较提到的方法等等可以自己再去深入研究。其次，只是用作笔记记录。 Eigenfaces的原理：Eigenfaces就是特征脸的意思，是一种从主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）中导出的人脸识别和描述技术。特征脸方法的主要思路就是将输入的人脸图像看作一个个矩阵，通过在人脸空间中
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2023-09-06 13:38:03
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MATLAB求解矩阵特征值的六种方法关于这个特征值的求解一共六种方法 幂法 反幂法 QR方法 对称QR方法 jacobi方法 二分法接下来就着重讲解这些算法的是如何使用的幂法 算法如下， 输入: 矩阵A、非零矢量x0、maxit(2000）、tol（1.0e-7) 输出： 模的最大特征量a、模的最大特征量对应的特征向量xfunction [a,x,n] = pmethod(A,x0,maxit,t
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2023-12-06 18:16:03
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非常感谢，datawhale提供的课程资源：https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt?p=2 以下是这个课程的笔记一、tensor的属性：type:float,long, device的属性：用什么卡，比如CPU,GPU requires_grad属性：是否支持求导 pin_memory属性：是否塞到内存里面，运算快，但是内存高 is_leaf:是否是
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2023-10-20 22:41:01
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计算方阵的特征值和右特征向量。参数： a : ( …，M，M）数组 将计算特征值和右特征向量的矩阵返回： w : ( …，M）数组 特征值，每个都根据其多样性重复。特征值不一定是有序的。结果数组将是复数类型，除非虚部为零，在这种情况下它将被转换为实数类型。当a 是实数时，得到的特征值将是实数（0虚部）或出现在共轭对中v : ( …，M，M）数组 归一化（单位“长度”）特征向量，使得列v[:,i
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2023-12-09 11:24:26
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*&---------------------------------------------------------------------**& Include ZLZKGQPPR015_INCLUDE*&-----------------
原创
2009-07-08 17:10:41
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一 . 定义设 A 是 n 阶方阵，如果数 λ 和 n 维非零向量 X 使关系式AX = λX 成立 。那么，1. 特征值：这样的数 λ 称为矩阵 A 的特征值。2. 特征向量：非零向量 X 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量。3. 特征空间：直观上看，非零向量 X 在 A 的作用下，保持方向不变、进行了比例为 λ 的长度伸缩。那么
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2024-01-26 11:04:01
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特征值的条件数Weilandt-Hoffman定理：设A与B是两个n阶正规矩阵，它们的特征值分别是li和mj，则存在一个排列p(n)，使得 $\sqrt {\sum_i \left | \pi(i)-\lambda_i \right |^2}\leqslant \left \| B-A \right \|_F$Weilandt-Hoffman定理表明Hermite矩阵和正规矩阵的特征值是
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2024-07-08 08:04:01
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# iOS 监听特征值以及写入特征值
在iOS开发中，蓝牙（Bluetooth）的使用越来越普遍，尤其是在需要进行数据传输的应用中。特征（Characteristic）是蓝牙低能耗（BLE）中一个重要的概念，它用于承载数据。本文将介绍如何在iOS中监听特征值的变化，以及如何写入特征值，并提供相应的代码示例。
## 1. BLE基础知识
在BLE中，设备分为“主设备”（Central）和“从设
读写特征值之前，用户需要先选择对应的特征值ID，用户选择了特征值ID以后，通过变量记录下来，方便下次使用。currWriteChar: { // 当前选择的写入特征值
flag: false, // 表示是否可用
serId: "", // 服务ID
charId: "" // 特征值ID
},
currReadChar: { // 当前选择的读/通知特征值
flag: false,
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2023-09-05 13:11:02
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